Meta recunoaşte că foloseşte AI pentru a creşte dependenţa utilizatorilor Instagram

Meta susţine că noile sisteme de recomandare bazate pe inteligenţă artificială au contribuit la creşterea semnificativă a implicării utilizatorilor pe Instagram. În discuţia cu acţionarii companiei, CEO-ul Mark Zuckerberg şi CFO-ul Susan Li au evidenţiat avansuri de două cifre ale timpului petrecut în aplicaţie, pe măsură ce utilizatorii consumă mai multe postări din Feed şi clipuri Reels recomandate de algoritmi.

Potrivit explicaţiilor oferite de conducerea companiei, Meta introduce fiecare Reel şi fiecare postare publică în modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), care analizează subiectul şi tonul conţinutului. Pe baza acestor informaţii, sistemul stabileşte ordinea şi momentul optim pentru afişarea fiecărei postări, personalizat pentru fiecare utilizator. Compania afirmă că această abordare a dus la o creştere de aproximativ 15% a numărului de sesiuni pe Instagram, inclusiv prin stimularea redistribuirii conţinutului.

Succesul prezentat investitorilor ridică însă şi semne de întrebare. Specialiştii şi autorităţile de reglementare avertizează de mai mult timp că algoritmii optimizaţi exclusiv pentru creşterea implicării pot favoriza fenomenul de „doomscrolling” – consumul compulsiv de conţinut –, în special în cazul utilizatorilor vulnerabili. În acest scenariu, recomandările nu urmăresc doar relevanţa conţinutului, ci şi probabilitatea ca utilizatorul să continue să deruleze fără întrerupere.

Faptul că Meta indică explicit noile sisteme bazate pe inteligenţă artificială drept principalul motor al creşterii timpului petrecut pe platformă ar putea alimenta şi criticile formulate de Comisia Europeană în cadrul investigaţiilor privind respectarea Digital Services Act (DSA). Executivul european analizează dacă Facebook şi Instagram utilizează mecanisme care pot încuraja comportamente considerate dependente sau pot amplifica anumite riscuri pentru utilizatori.

Pentru a obţine aceste rezultate, Meta nu se mai bazează doar pe semnale clasice, precum istoricul de clicuri sau timpul de vizionare. Compania şi-a regândit modul în care algoritmii analizează conţinutul, trecând fiecare postare publică din Feed şi fiecare Reel prin modele lingvistice capabile să identifice atât tema, cât şi tonul mesajului.

Analiza textului este completată de o familie separată de modele AI, denumită Muse, specializată în clasificarea şi rezumarea conţinutului video. Astfel, Meta obţine o înţelegere mult mai detaliată a fiecărei postări, iar aceste informaţii sunt combinate cu istoricul extins al interacţiunilor utilizatorilor pentru a genera recomandări personalizate în timp real, potrivit Business Insider.

Această abordare demonstrează că sistemele Meta pot evalua cu un grad tot mai mare de precizie natura şi impactul emoţional al conţinutului distribuit pe platformă. Rămâne însă deschisă dezbaterea privind modul în care aceste capabilităţi sunt folosite şi dacă obiectivul principal al algoritmilor – creşterea implicării şi a timpului petrecut în aplicaţii – este compatibil cu protejarea sănătăţii mintale a utilizatorilor.

Mark Zuckerberg descrie acest mecanism de „deep processing”, bazat pe modele lingvistice mari, drept un pas esenţial către o personalizare mai avansată. CEO-ul Meta a confirmat totodată că aceeaşi arhitectură de recomandare bazată pe LLM va fi extinsă şi în fluxul principal de conţinut al Facebook.